文章目录模型回归模型回归方程估计的回归方程最小二乘估计
β0^,β1^的性质拟合优度检验判定系数估计标准误差显著性检验线性关系的检验回归系数的检验回归分析结果评价预测点估计区间估计残差分析实战 模型回归模型一元线性回归的模型为 ，，为回归系数，是随机误差项，总是假设：与有线性关系重
目录1.实验简介及数据集2.算法分析3.具体实现3.1 数据结构3.2 如何产生分支3.2.1 增益3.2.2 寻找某一属性的阈值3.2.3 寻找最优属性及其阈值3.3 建立决策树3.4 预测3.5 整体代码4.实验结果5.实验总结 1.实验简介及数据集本次实验需要实现一个简单的分类决策树并在鸢尾花数据集上进行预测。鸢尾花数据集中共有150个样本，包含四个属性，值都是连续的，共有三种类别。2.算
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2024-07-16 17:57:30
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先上题：1.数学建模（1）使用平行轴图显示鸢尾花（iris）的四个特征数据；（2）尝试使用其他方法优化呈现（可文字叙述，选作）； 。。。。。。。 啥是鸢尾花？
Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。
iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。其中的一个种类与另外两个种类是线性可
Step1：库函数导入# 基础函数库
import numpy as np
import pandas as pd
# 绘图函数库
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# iris数据
from sklearn.datasets import load_irisStep2:数据读取/载入data = load_iris()
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2023-10-26 21:20:57
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这里写目录标题一、创建虚拟环境二、支持向量机 实验目的：使用python3.6/3.7、Anaconda 和 jupyter、spyder软件。创建一个名为 exam1的虚拟环境，在虚拟环境下安装 numpy、pandas、sklearn包， 并对鸢尾花Iris数据集进行SVM线性分类练习。 实验环境：Windows10，python3.x，Anaconda 参考资料：SVM线性分类环境搭建一、
目录导入数据建立模型启动会话 导入数据网上有很多的关于鸢尾花分类的博客都是从sklearn中直接导入的，因为上课的需要，需要用自己的数据来导入。我的数据是放在txt文件中的，首先看看大概的数据： 这里的前4列是花的特征，且我的数据只有100行，且只有两种花（最后一列独热编码只有0,1），当然3种花的做法和两种花的做法是一样的。后面用softmax来进行分类时会用到150行的数据，且有3种花。 导
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2024-01-02 11:11:41
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目 录 一. 手推实现逻辑回归梯度下降二. 用逻辑回归实现鸢尾花数据集分类 1. 鸢尾花数据集的简介 2. 什么是线性分类器 3. 设计线性分类器的主要步骤 4. 逻辑回归
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2024-02-04 20:24:43
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前言感觉如果只是看一遍老师提供的课件的话，对 pandas 库以及 sklearn 库中许多功能还是没有一个全面的认识，我感觉还是得自己多动手实践一下才行。（下文代码中使用的库均预先装好，下文代码均在 jupyter notebook 中运行。）数据存入 csv 文件我们已经将鸢尾花数据集中的数据存放到了 ./iris.csv 文件中，文件内容的前sepal_length,sepal_width,
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2024-03-21 09:30:58
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1.数据集的介绍以鸢尾花数据集为例，共有150组，每组包括花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽4个输入特征。同时给出了这一组特征对应的鸢尾花的类别。类别包括狗尾草鸢尾、杂色鸢尾以及弗吉尼亚鸢尾，分别用0，1，2表示。数据集读入：从sklearn包datasets读入数据集，如下：from sklearn.datasets import load_iris
x_data = load_iris().da
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2024-03-22 13:40:50
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标准化：用数据的特征列减去该特征列均值进行中心化，再除以标准差进行缩放1、模型精确度的探究from sklearn.datasets import load_iris #导入鸢尾花数据集
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #导入k-近邻分类模型
from sklearn.model_selection import train_
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2024-06-14 20:58:54
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目录鸢尾花数据集1.鸢尾花数据集的概念2.鸢尾花数据集的理论基础3.鸢尾花数据集的现状及问题4.鸢尾花数据集实验报告1.读数据表2.柱状图3. 训练/测试集划分4.散点图5.3D散点图6. 分类决策树7.模型预测鸢尾花数据集1.鸢尾花数据集的概念鸢尾花数据集包含了150个样本，每个样本都是从三个不同种类的鸢尾花中抽取的。每个样本有四个特征：花萼长度（sepal length）、花萼宽度
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2024-07-12 15:34:31
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目录一、手工推导逻辑回归梯度下降实现二、用逻辑回归实现鸢尾花分类鸢尾花数据集简介线性分类器简介设计线性分类器的主要步骤1.收集一组具有类别标志的样本X={x1,x2,…,xN}2.按需要确定一准则函数J，其值反映分类器的性能，其极值解对应于“最好”的决策3.用最优化技术求准则函数J的极值解w* 和w0* ，从而确定判别函数，完成分类器设计4.得到线性判别函数g(x)=wT+w0或g(x)=a*Ty
一、基本知识点 1.逻辑回归简介 逻辑回归其实是一种分类模型，逻辑回归作为一种分类算法优缺点如下： 优点：模型简单，便于计算；计算代价低，计算速度很快。 缺点：分类精度不够高；容易欠拟合 2.逻辑回归基本原理 2.1逻辑回归是为了预测离散值情况下的分类问题，譬如 （1）邮件是否是垃圾邮件 （2）肿瘤恶性良性 如上所述这些例子中，被预测的值Y属于（0,1），即Y有两个取值0和1。一般来说0被称为负累
CVX是凸优化的一个工具库,本文利用CVX实现一个逻辑回归,用作CVX入门.其中CVX安装可以参考CVX安装,另外强烈推荐去Github获取所有源代码.鸢尾花数据集（Iris）是机器学习中一个常见的数据集，其用于鸢尾花卉分类，数据集共包含150个样本，共具有3种花卉类别，分别为山鸢尾（Iris Setosa）、杂色鸢尾（Iris Versicolour）以及弗吉尼亚鸢尾（Iris Virginic
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2024-08-05 13:09:58
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目录原理【1】从线性回归到广义线性回归【2】逻辑回归【3】损失函数【4】总结TensorFlo
原创
2022-07-04 09:41:50
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应用逻辑回归方法对鸢尾花进行分类1. 实验目标逻辑回归了解Iris数据集2. 本次实验主要使用的 ???ℎ??Python 库名称版本简介numpy1.16.21.16.2线性代数opencv−python4.1.1.264.1.1.26计算机视觉scikit−learn0.20.30.20.3机器学习Matplotlib3.0.33.0.3数据可视化3. 适用的对象具备Python基础Numpy
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2024-04-08 12:16:54
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一：k-means、混合高斯聚类的原理k-means算法的基本思想为：在数据集中根据一定策略选择k个点作为每个簇的初始中心，然后观察剩余的数据，将数据划分到距离这k个点最近的簇中，也就是说将数据划分成k个簇完成一次划分，但形成的新簇并不一定是最好的划分，因此生成的新簇中，重新计算每个簇的中心点，然后在重新进行划分，直到每次划分的结果保持不变。 高斯混合聚类是一种基于概率分布的算法，它首先假设每个簇
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2023-11-15 14:05:19
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import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
dataset = load_iris()
#print(dataset.DESCR) #查看数据集
X = dataset.data
y = dataset.target
#print(X) 每个植物的四个特征
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2024-03-27 08:23:04
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1.鸢尾花分类实例数据集： 特点：每个属性及标记之间使用逗号进行隔开。#encoding:utf-8
from sklearn import svm
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from matplotlib import colors
from sklearn.m
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2024-05-06 07:43:49
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用Excel做回归分析的详细步骤一、什么是回归分析法“回归分析”是解析“注目变量”和“因于变量”并明确两者关系的统计方法。此时，我们把因子变量称为“说明变量”，把注目变量称为“目标变量址(被说明变量)”。清楚了回归分析的目的后，下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法：回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当变量与因变量确实存在某
